清风数学建模学习笔记——主成分分析(PCA)原理详解及案例分析

比眉伴天荒 2023-10-11 15:22 5阅读 0赞

### 主成分分析 ###

本文将介绍主成分分析(PCA)，主成分分析是一种降维算法，**它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能反映出原始数据的大部分信息。** 一般来说，当研究的问题涉及到多变量且变量之间存在很强的相关性时，我们可考虑使用主成分分析的方法来对数据进行简化。

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#### 文章目录 ####

*   *  主成分分析
     *  一、主成分分析简介
     *  二、主成分分析的思想
     *  三、主成分分析的计算步骤
     *  四、案例分析
     *  五、模型扩展（★）

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### 一、主成分分析简介 ###

主成分分析可以用较少的新变量替换原来较多的新变量，而且是这些较少的新变量尽可能多地保留原来所反映的信息。  
  主成分分析是数据降维算法的一种，降维是将高维度的数据（指标太多）保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。

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### 二、主成分分析的思想 ###

假设有  n n n 个样本， p p p 个指标，则可构成大小为  n × p n\\times p n×p 的样本矩阵  x x x：

X = \[ x 11 x 12 ⋯ x 1 p x 21 x 22 ⋯ x 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n p \] = ( x 1 , x 2 , ⋯   , x p ) X= \\begin\{bmatrix\} x\_\{11\} & x\_\{12\} & \\cdots &x\_\{1p\} \\\\ x\_\{21\}& x\_\{22\} & \\cdots &x\_\{2p\} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ x\_\{n1\}& x\_\{n2\} & \\cdots &x\_\{np\} \\end\{bmatrix\}=(x\_1,x\_2,\\cdots,x\_p) X=⎣⎢⎢⎢⎡x11x21⋮xn1x12x22⋮xn2⋯⋯⋱⋯x1px2p⋮xnp⎦⎥⎥⎥⎤=(x1,x2,⋯,xp)

假设我们想找到新的一组变量  z 1 , z 2 , … , z m ( m ≤ p ) z\_1,z\_2,…,z\_m( m ≤ p) z1,z2,…,zm(m≤p)，且它们满足:  
 \{ z 1 = l 11 x 1 + l 12 x 2 + ⋯ + l 1 p x p z 2 = l 21 x 1 + l 22 x 2 + ⋯ + l 2 p x p ⋯ z m = l m 1 x 1 + l m 2 x 2 + ⋯ + l m p x p \\begin\{cases\} z\_1=l\_\{11\}x\_1+l\_\{12\}x\_2+\\cdots+l\_\{1p\}x\_p\\\\ z\_2=l\_\{21\}x\_1+l\_\{22\}x\_2+\\cdots+l\_\{2p\}x\_p\\\\ \\cdots\\\\ z\_m=l\_\{m1\}x\_1+l\_\{m2\}x\_2+\\cdots+l\_\{mp\}x\_p \\end\{cases\} ⎩⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪⎧z1=l11x1\+l12x2\+⋯\+l1pxpz2=l21x1\+l22x2\+⋯\+l2pxp⋯zm=lm1x1\+lm2x2\+⋯\+lmpxp

系数  l i j l\_\{ij\} lij 的确定原则:

1.   z i z\_i zi 与  z j z\_j zj (i≠j; i,j=1,2,…,m) 相互无关;
2.   z 1 z\_1 z1 是  x 1 , x 2 , . . . , x p x\_1,x\_2,...,x\_p x1,x2,...,xp 的一切线性组合中方差最大者;
3.   z 2 z\_2 z2 是与  z 1 z\_1 z1 不相关的  x 1 , x 2 , . . . , x p x\_1,x\_2,...,x\_p x1,x2,...,xp 的所有线性组合中方差最大者;
4.  以此类推， z m z\_m zm是与  z 1 , z 2 , … , z m − 1 z\_1,z\_2,…,z\_\{m-1\} z1,z2,…,zm−1 不相关的  x 1 , x 2 , . . . , x p x\_1,x\_2,...,x\_p x1,x2,...,xp 的所有线性组合中方差最大者;
5.  新变量指标  z 1 , z 2 , … , z m z\_1,z\_2,…,z\_m z1,z2,…,zm 分别称为原变量指标  x 1 , x 2 , . . . , x p x\_1,x\_2,...,x\_p x1,x2,...,xp 的第一，第二，…，第  m m m 主成分。

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### 三、主成分分析的计算步骤 ###

假设有  n n n 个样本， p p p 个指标，则可构成大小为  n × p n×p n×p 的样本矩阵  x x x：  
 x = \[ x 11 x 12 ⋯ x 1 p x 21 x 22 ⋯ x 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ x n 1 x n 2 ⋯ x n p \] = ( x 1 , x 2 , ⋯   , x p ) x= \\begin\{bmatrix\} x\_\{11\} & x\_\{12\} & \\cdots &x\_\{1p\} \\\\ x\_\{21\}& x\_\{22\} & \\cdots &x\_\{2p\} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ x\_\{n1\}& x\_\{n2\} & \\cdots &x\_\{np\} \\end\{bmatrix\}=(x\_1,x\_2,\\cdots,x\_p) x=⎣⎢⎢⎢⎡x11x21⋮xn1x12x22⋮xn2⋯⋯⋱⋯x1px2p⋮xnp⎦⎥⎥⎥⎤=(x1,x2,⋯,xp)

**1. 首先对其进行标准化处理：**  
 按 列 计 算 均 值 ： x ˉ j = 1 n ∑ i = 1 n x i j , 标 准 差 ： S j = ∑ i = 1 n ( x i j − x ˉ j ) 2 n − 1 , 标 准 化 数 据 ： X i j = x i j − x ˉ j S j 原 始 样 本 矩 阵 经 过 标 准 化 变 化 ： X = \[ X 11 X 12 ⋯ X 1 p X 21 X 22 ⋯ X 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ X n 1 X n 2 ⋯ X n p \] = ( X 1 , X 2 , ⋯   , X p ) 按列计算均值：\\bar x\_j=\\frac\{1\}\{n\} \\sum\_\{i=1\}^\{n\}x\_\{ij\},\\quad 标准差：S\_j=\\sqrt\{\\frac\{\\displaystyle\\sum\_\{i=1\}^\{n\}(x\_\{ij\}-\\bar x\_j)^2\}\{n-1\}\},\\quad 标准化数据：X\_\{ij\}=\\frac\{x\_\{ij\}-\\bar x\_j\}\{S\_j\}\\\\ 原始样本矩阵经过标准化变化： X= \\begin\{bmatrix\} X\_\{11\} & X\_\{12\} & \\cdots &X\_\{1p\} \\\\ X\_\{21\}& X\_\{22\} & \\cdots &X\_\{2p\} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ X\_\{n1\}& X\_\{n2\} & \\cdots &X\_\{np\} \\end\{bmatrix\}=(X\_1,X\_2,\\cdots,X\_p) 按列计算均值：xˉj=n1i=1∑nxij,标准差：Sj=n−1i=1∑n(xij−xˉj)2,标准化数据：Xij=Sjxij−xˉj原始样本矩阵经过标准化变化：X=⎣⎢⎢⎢⎡X11X21⋮Xn1X12X22⋮Xn2⋯⋯⋱⋯X1pX2p⋮Xnp⎦⎥⎥⎥⎤=(X1,X2,⋯,Xp)

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**2. 计算标准化样本查的协方差矩阵：**  
 R = \[ r 11 r 12 ⋯ r 1 p r 21 r 22 ⋯ r 2 p ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ r p 1 r p 2 ⋯ r p p \] R= \\begin\{bmatrix\} r\_\{11\} & r\_\{12\} & \\cdots &r\_\{1p\} \\\\ r\_\{21\}& r\_\{22\} & \\cdots &r\_\{2p\} \\\\ \\vdots & \\vdots & \\ddots & \\vdots \\\\ r\_\{p1\}& r\_\{p2\} & \\cdots &r\_\{pp\} \\end\{bmatrix\} R=⎣⎢⎢⎢⎡r11r21⋮rp1r12r22⋮rp2⋯⋯⋱⋯r1pr2p⋮rpp⎦⎥⎥⎥⎤ r i j = 1 n − 1 ∑ k = 1 n ( X k i − X ‾ i ) ( X k i − X ‾ j ) = 1 n − 1 ∑ k = 1 n X k i X k j r\_\{ij\}=\\frac\{1\}\{n-1\}\\sum\_\{k=1\}^\{n\}\{(X\_\{ki\}-\\overline X\_i)(X\_\{ki\}-\\overline X\_j)\}=\\frac\{1\}\{n-1\}\\sum\_\{k=1\}^\{n\}\{X\_\{ki\}X\_\{kj\}\} rij=n−11k=1∑n(Xki−Xi)(Xki−Xj)=n−11k=1∑nXkiXkj

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1、2步骤可以合成一步：  
 R = ∑ k = 1 n ( x k i − x ‾ i ) ( x k i − x ‾ j ) ∑ k = 1 n ( x k i − x ‾ i ) 2 ∑ k = 1 n ( x k j − x ‾ j ) 2 R=\\frac\{\\displaystyle\\sum\_\{k=1\}^\{n\}\{(x\_\{ki\}-\\overline x\_i)(x\_\{ki\}-\\overline x\_j)\}\}\{\\sqrt\{\\displaystyle\\sum\_\{k=1\}^\{n\}\{(x\_\{ki\}-\\overline x\_i)^2\}\\sum\_\{k=1\}^\{n\}\{(x\_\{kj\}-\\overline x\_j)^2\}\}\} R=k=1∑n(xki−xi)2k=1∑n(xkj−xj)2k=1∑n(xki−xi)(xki−xj)

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**3. 计算 R 的特征值和特征值向量：**  
 特 征 值 λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ p ≥ 0 , ( R 是 半 正 定 矩 阵 ， 且 t r ( R ) = ∑ k = 1 p λ k = p ) 特 征 向 量 ： a 1 = \[ a 11 a 21 ⋮ a p 1 \] , a 2 = \[ a 12 a 22 ⋮ a p 2 \] , ⋯   , a p = \[ a 1 p a 2 p ⋮ a p p \] 特征值 \\lambda\_1≥\\lambda\_2≥\\cdots≥\\lambda\_p≥0,\\quad(R是半正定矩阵，且tr(R)=\\sum\_\{k=1\}^\{p\}\\lambda\_k=p)\\\\ 特征向量：a\_1=\\left\[ \\begin\{array\}\{c\} a\_\{11\}\\\\a\_\{21\}\\\\ \\vdots\\\\a\_\{p1\} \\end\{array\} \\right\],a\_2=\\left\[ \\begin\{array\}\{c\} a\_\{12\}\\\\a\_\{22\}\\\\ \\vdots\\\\a\_\{p2\} \\end\{array\} \\right\],\\cdots,a\_p=\\left\[ \\begin\{array\}\{c\} a\_\{1p\}\\\\a\_\{2p\}\\\\ \\vdots\\\\a\_\{pp\} \\end\{array\} \\right\] 特征值λ1≥λ2≥⋯≥λp≥0,(R是半正定矩阵，且tr(R)=k=1∑pλk=p)特征向量：a1=⎣⎢⎢⎢⎡a11a21⋮ap1⎦⎥⎥⎥⎤,a2=⎣⎢⎢⎢⎡a12a22⋮ap2⎦⎥⎥⎥⎤,⋯,ap=⎣⎢⎢⎢⎡a1pa2p⋮app⎦⎥⎥⎥⎤

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**4. 计算主成分共享率以及累计贡献率：**  
 贡 献 率 = λ i ∑ k = 1 p λ k , 累 加 贡 献 率 = ∑ k = 1 i λ k ∑ k = 1 p λ k , ( i = 1 , 2 , ⋯   , p ) 贡献率=\\frac\{\\lambda\_i\}\{\\displaystyle\\sum\_\{k=1\}^\{p\}\{\\lambda\_k\}\},\\quad累加贡献率=\\frac\{\\displaystyle\\sum\_\{k=1\}^\{i\}\{\\lambda\_k\}\}\{\\displaystyle\\sum\_\{k=1\}^\{p\}\{\\lambda\_k\}\},\\quad(i=1,2,\\cdots,p) 贡献率=k=1∑pλkλi,累加贡献率=k=1∑pλkk=1∑iλk,(i=1,2,⋯,p)

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**5. 写出主成分：**

一般取累计贡献率超过 80% 的特征值所对应的第一、第二、…、第  m m m（ m ≤ p m≤p m≤p）个主成分。  
 第 i 个 主 成 分 ： F i = a 1 i X 1 + a 2 i X 2 + ⋯ + a p i X p 第i个主成分：F\_i = a\_\{1i\}X\_1+a\_\{2i\}X\_2+\\cdots+a\_\{pi\}X\_p 第i个主成分：Fi=a1iX1\+a2iX2\+⋯\+apiXp

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**6. 根据系数分析主成分代表的意义：**

对于某个主成分而言，指标前面的系数越大，代表该指标对于该主成分的影响越大。

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### 四、案例分析 ###

题目来源于：《应用多元统计分析》王学民

在制定服装标准的过程中，对128名成年男子的身材进行了测量，每人测得的指标中含有这样六项：身高（ x 1 x\_1 x1）、坐高（ x 2 x\_2 x2） 、胸围（ x 3 x\_3 x3） 、手臂长（ x 4 x\_4 x4） 、肋围（ x 5 x\_5 x5）和腰围（ x 6 x\_6 x6） 。所得样本相关系数矩阵（对称矩阵哦）列于下表。  
![在这里插入图片描述][20210213151005889.png_pic_center]

> 注意：本题相当于直接把 第一二步骤计算好，但是我们在建模的时候得到的是最原始的数据（每一列是指标，每一行是样本）。

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经过计算，相关系数矩阵的特征值、相应的特征向量以及贡献率列于下表：

![在这里插入图片描述][20210213151715366.png_pic_center]  
注意：matlab 求得的特征值向量，默认进行了归一化，验证方法：每一列平方和之后开根号。

从表中可以看到前三个主成分的累计贡献率达85.9%，因此可以考虑只取前面三个主成分，它们能够很好地概括原始变量。  
![在这里插入图片描述][20210213153953774.png_pic_center]

X i X\_i Xi 均是标准化后的指标， x i x\_i xi：身高、坐高、胸围、手臂长、肋围和腰围

*  第一主成分  F 1 F\_1 F1 对所有（标准化）原始变量都有近似相等的正载荷，故称第一主成分为（身材）大小成分。
 *  第二主成分  F 2 F\_2 F2 在  X 3 X\_3 X3、 X 5 X\_5 X5、 X 6 X\_6 X6。上有中等程度的正载荷，而在  X 1 X\_1 X1、 X 2 X\_2 X2、 X 4 X\_4 X4 上有中等程度的负载荷，称第二主成分为形状成分（或胖瘦成分）。
 *  第三主成分  F 3 F\_3 F3 在  X 2 X\_2 X2 上有大的正载荷，在  X 4 X\_4 X4 上有大的负载荷，而在其余变量上的载荷都较小，可称第三主成分为臂长成分。

注：由于第三主成分的贡献率不高（ 7.65%）且实际意义也不太重要，因此我们也可以考虑只取前两个主成分进行分析。

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### 五、模型扩展（★） ###

1.  主成分的解释其含义一般多少带有点模糊性，不像原始变量的含义那么清楚、确切，这是变量降维过程中不得不付出的代价。
2.  主成分分析的困难之处主要在于要 **能够给出主成分的较好解释**，所提取的主成分中如有一个主成分解释不了，整个主成分分析也就失败了。
3.  **主成分分析不可用于评价类模型。**
4.  主成分分析可用于聚类分析，将自变量进行降维方便画图。
5.  主成分分析也可用于回归分析解决多重共线性的问题。
6.  主成分分析实际上是因子分析的特例，但是由于因子分析便于解释，所以建议大家多用因子分析。

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本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路，如果大家发现文章中有不正确的地方，欢迎大家在评论区留言，也可以点击查看下方链接查看清风老师的视频讲解~

**原文链接：**[https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi][https_www.bilibili.com_video_BV1DW411s7wi]

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